果蝇求偶行为的图像识别算法研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究对象和技术路线 | 第14-15页 |
| ·研究对象 | 第14-15页 |
| ·技术路线 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 果蝇图像的获取和预处理 | 第18-26页 |
| ·果蝇图像的获取 | 第18-20页 |
| ·获取果蝇视频 | 第18页 |
| ·从视频中抽取图像 | 第18-19页 |
| ·选择图像模式 | 第19-20页 |
| ·图像预处理 | 第20-24页 |
| ·图像预处理中的常用方法 | 第20-22页 |
| ·基于背景生成和更新的图像预处理 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 果蝇图像的分割算法 | 第26-40页 |
| ·图像分割的原理以及常见算法 | 第26-32页 |
| ·阈值分割 | 第27-29页 |
| ·边缘检测 | 第29-30页 |
| ·基于区域增长 | 第30-31页 |
| ·数学形态学操作 | 第31-32页 |
| ·基于OTSU法和图像腐蚀得到各果蝇的局部图像 | 第32-33页 |
| ·基于果蝇间位置关系的预筛选 | 第33-34页 |
| ·基于差值图像灰度均方差的预筛选 | 第34-37页 |
| ·果蝇图像分割 | 第37-39页 |
| ·基于Canny梯度算子的果蝇图像分割 | 第37页 |
| ·基于灰度直方图的果蝇图像分割 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 果蝇轮廓的形状特征提取 | 第40-46页 |
| ·不变矩和几何结构参量 | 第40-42页 |
| ·不变矩 | 第40-41页 |
| ·几何结构参量 | 第41-42页 |
| ·提取果蝇轮廓的形状特征 | 第42-44页 |
| ·提取几何结构参量 | 第42-44页 |
| ·提取不变矩参量 | 第44页 |
| ·本章总结 | 第44-46页 |
| 第五章 基于BP神经网络的果蝇轮廓分类 | 第46-52页 |
| ·BP神经网络原理 | 第46-48页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第48-49页 |
| ·训练神经网络及识别结果分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 果蝇的目标跟踪 | 第52-60页 |
| ·目标跟踪的主要难点和算法 | 第52-54页 |
| ·目标跟踪的主要难点 | 第52-53页 |
| ·目标跟踪的主要算法 | 第53-54页 |
| ·果蝇的目标跟踪 | 第54-58页 |
| ·邻域轨迹预测 | 第54页 |
| ·基于轮廓相似度的疑似目标排除 | 第54-55页 |
| ·基于卡尔曼滤波的目标轨迹预测 | 第55-58页 |
| ·目标跟踪在果蝇求偶识别中的应用 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第七章 系统实现与实验结果 | 第60-64页 |
| ·系统实现 | 第60-63页 |
| ·实验结果 | 第63-64页 |
| 第八章 研究结论与展望 | 第64-66页 |
| ·研究结论 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
